用于癌症治疗结果预测的非线性自增强深度流水线
图像与视频处理
2023-07-28 v1 人工智能
摘要
免疫疗法成为治疗癌症的一种有前景的方法。令人鼓舞的发现验证了免疫疗法药物在处理肿瘤方面的功效，与常规化疗方法相比，带来了更长的存活率并显著降低了毒性。然而，适合免疫疗法的患者群体仍然相对较小，表明对于某些个体产生良好治疗反应而其他人获益有限的生理机制缺乏全面理解。为解决此问题，作者提出了一种创新策略，利用非线性细胞架构结合深度下游分类器。该方法旨在精心选择并增强从胸腹 CT 图像提取的 2D 特征，从而改善治疗结果的预测。所提流水线经过精心设计并可无缝集成于先进的嵌入式即时护理系统。在此背景下，作者提出了一个聚焦于转移性尿路上皮癌（mUC，一种尤其侵袭性的癌症）的引人注目的案例研究。对所提方法的性能评估凸显了其有效性，总体准确率约为 93%。
引用
@article{arxiv.2307.14398,
title = {Non-Linear Self Augmentation Deep Pipeline for Cancer Treatment outcome Prediction},
author = {Francesco Rundo and Concetto Spampinato and Michael Rundo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.14398},
year = {2023}
}